基于贝叶斯网络的武器装备体系作战效能评估方法

武器装备体系的作战效能呈现非线性、对抗性、动态性等特点,武器装备体系的建设发展对评估模型的应用分析提出更高的要求。由于贝叶斯网络具备对武器装备体系的效能与指标之间的非线性关系的良好映射能力、对动态过程良好的描述能力、良好的推理分析的能力,基于贝叶斯网络的作战效能评估成为了该领域目前的研究热点之一。论述了武器装备体系的作战效能评估以及贝叶斯网络的发展现状,及基于贝叶斯网络的作战效能评估方法的研究现状,指出了基于贝叶斯网络的武器装备体系作战效能评估方法的发展方向。     

贝叶斯网络在军事作战中的应用现状及展望

介绍了贝叶斯网络的产生及其研究概况，详细阐述了国内外关于贝叶斯网络在军事作战领域的应用研究状况，特别是在战场态势威胁评估、装备损伤评估、目标毁伤效能评估、智能攻击决策、目标侦查与识别、飞行安全六个领域的研究成果。进一步论述了贝叶斯网络在军事应用研究方面存在的问题，指出了贝叶斯网络在军事应用领域中的研究热点、难点。对贝叶斯网络的军用前景做出了总结和展望。     

军队信息化科研项目阶段评估指标体系探究

军队信息化科研项目研发过程分为项目形成、研究开发、现场试验和项目验收四个阶段,每个阶段的评估内容都包括战略、技术、军事价值、资源和风险等五个方面。文章借鉴企业研发项目过程管理评估方法,以现实为基础,提出了军队信息化科研项目阶段评估指标体系框架。     

基于贝叶斯方法的地空导弹装备保障效能评估

地空导弹装备保障效能评估是当前我国地空导弹武器系统在作战运用中面临的重大问题之一。依据贝叶斯方法,以地空导弹装备在使用阶段的保障效能为评估对象,在建立评价指标体系的基础上,分别建立定性指标评估标准和定量指标评估标准,进而建立基于贝叶斯网络的评估模型,实现对装备保障效能客观、准确的评估,为系统改进和发展提供量化依据。通过分析所得数据,验证了该模型的有效性和可信性。     

基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

浅议国防科研项目中的管理沟通

有效的管理沟通是实现成功的国防科研项目管理的必要条件,本文从国防科研项目管理沟通的基本概念谈起,对国防科研项目管理沟通的类别、常见障碍和实现良好沟通的方法等方面进行了较为深入的分析,对开展国防科研项目管理具有一定的启示。     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

竞争性科研项目评估方法的创新与应用

正专家会议文本评估方法对更好开展第三方评估,形成稳定支持和竞争性支持相协调的机制,公平公正地进行竞争,把科研项目安排在最具优势的研究单位,最大限度地激发科技第一生产力,都具有重要意义。"十二五"期间,工业和信息化部装备工业司委托国防科工局军工项目审核中心作为第三方咨询评估机构,开展有关科研项目的评估。面对竞争性科研项目出现的新情况、新特点,装备司借鉴欧盟有关科研项目评估方法,结合我国科技体制和科技计划的具体情况,与审核中心研究     

空地对抗决策中粗糙贝叶斯理论应用

模糊逻辑作为模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型,粗糙贝叶斯在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。首先分析了使用粗糙贝叶斯网络进行态势评估知识表示问题;其次提出了构建粗糙贝叶斯网络进行态势评估的步骤;最后给出一个具体的实例,演示了在防空作战战场中使用粗糙贝叶斯网络进行态势评估的过程。     

基于评估元模型理论的战储能力评价模型

多维度评估问题具有评估对象多样化、评估需求个性化、评估数据交叉化等特点,战储能力评估就是典型的多维度评估问题.在研究战储能力评估问题的过程中,提出了评估元模型理论,构建了基于评估元模型理论的战储能力评价模型,并在模型中嵌入对“木桶效应”具有放大作用的惩罚性数据递进算法.算例证明该方法是一种有效的战储能力评估方法.     

基于灰色层次模型的新型装备战斗力评估

从武警部队武器装备快速形成战斗力的客观需求出发,分析了影响新型装备战斗力生成的关键因素,建立了装备战斗力生成评估指标体系。从装备的质量标准、装备的数量标准、人员与装备的有效结合、装备的综合保障能力、装备的能动性等5个方面进行评估,运用层次分析法以及灰色理论,对装备形成战斗力进行综合评估。并以部队现役某型装甲防暴车为例,通过求解其评估值,证明该方法的可行性,为部队实践和装备战斗力评估提供了参考。     

军品能力建设项目后的一种评价方法

由于军品的特殊性,其后评价标准与其他民品项目有所不同,根据军品技改项目的特点结合一般项目后评价内容,确定了军品技改项目后评价指标体系,共分为项目目标评价、项目实施管理评价、项目生产运营评价、项目生产力评价、项目经营效益评价、项目影响评价和项目持续性评价等7部分25个指标小项,并采用层次灰色法建立了军品技改项目后评价模型,为客观科学地进行军品技改项目的后评价提供了依据.     

基于改进熵值法的装备维修保障能力灰色评估

装备维修保障能力评估的准确度直接影响到装备的保障效能。在评估中,指标权重的确定尤为重要。针对熵值法赋权中单一指标权重过大,影响评估结果的问题,借鉴AHP赋权法,构建基于指标信息熵的判断矩阵来求解权重,克服了熵值法单一指标权重可能过大的问题。最后采用灰色系统理论对装备的维修保障能力进行了评估,通过分析评估结果,验证了该方法的正确性。     

基于仿真的水面舰艇作战能力评价研究

水面舰艇作战能力评价研究目前多沿用静态分析的综合指数法,应用作战仿真可以对装备作战能力进行全面的动态分析.提出了基于作战想定和其仿真结果的评价体系,构建了水面舰艇作战仿真模型体系,并给出调用关系.介绍了以STAGE为平台进行作战仿真开发的用户模型开发和脚本开发方法,建立了基于仿真统计结果的作战能力计算模型.最后,以一组服役驱逐舰作战能力分析的仿真实例验证了评价方法,结果表明该评价方法是合理的.     

雷达组网系统抗干扰能力动态仿真评估研究

雷达组网抗干扰能力评估是组网系统作战效能评估的一个重要方面，运用仿真模拟法和最优指标法，对组网系统抗干扰能力进行了动态评估研究。基于研究现状的分析，提出了组网系统抗干扰能力的一种评估框架结构；构建了组网系统抗压制性干扰能力的动态评估指标体系，采用最优指标法对4种组网方案在复合压制干扰模式下的抗干扰能力进行了动态仿真分析和方案的优劣评价。评估结果与实际抗干扰试验的结论相符，验证了评估指标体系的有效性和合理性，所得结论对复杂电子战环境下雷达组网系统作战效能研究具有指导意义。     

基于配置管理的软件维护性评估

对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。     

基于神经网络的地空导弹武器系统作战能力评估

根据地空导弹武器系统的作战使用特点,分析了评估其作战能力方法的局限性。根据指标体系设置的原则,建立了地空导弹武器系统作战能力评价指标体系。通过分析人工神经网络的结构和特点,设计了评估地空导弹武器系统作战能力的神经网络模型。该模型不需要确定各因素之间严格的定量关系,克服了以往由于人为因素所造成的负面影响。最后通过实际应用,说明该方法简便易行,准确可靠。     

高校科研团队科技创新能力评价研究

科技创新能力是体现高校综合办学实力的核心指标。以科研团队为视角对高校科技创新能力的评价问题进行了研究,分析了高校团队科技创新能力的要素构成、结构特征,在此基础上从人员队伍、条件基础、文化环境、科技投入、科技产出5个方面出发定义了一个可扩展的团队科技创新能力评价指标模型;提出了基于多属性决策的科技创新能力评价方法,为科研团队绩效管理提供了方法支撑。     

基于熵权的舰炮武器系统维修保障能力模糊综合评判

针对现有装备维修保障体制的特点,建立起舰炮武器系统维修保障指标体系,综合运用熵权和模糊综合评判法对某型舰炮武器系统维修保障能力进行评估。该方法用熵权确定权重,加重了评价体系本身的重要程度,充分利用了被评判指标的信息量,并且根据模糊评判的需要构造了评分隶属函数,使定性分析和定量分析很好的相互融合。仿真结果表明该方法可行,对科学、客观地评估舰炮武器系统维修保障能力有一定的应用价值。     

炮兵作战能力的非线性评估模型研究

炮兵作战力量系统是一个复杂系统,并非简单的线性系统。目前对其功能的评估方法是采取简单的线性求和或加权线性组合。根据复杂系统分析原理,充分考虑炮兵作战力量系统中各子系统及其相互作用的功能,给出了一种评估炮兵作战能力的非线性模型,并结合仿真数据得出评估值。相对于传统的评估模型,此结论更接近于实际。